數(shù)據(jù)挖掘技術您聽說過嗎？數(shù)據(jù)挖掘隱藏在大量不完整，噪音，模糊以及隨機的實際應用數(shù)據(jù)當中。它是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術進行的改進。我們正在不斷地開發(fā)新的數(shù)據(jù)挖掘技術。例如：數(shù)據(jù)網(wǎng)絡挖掘，圖挖掘，特定群體挖掘。它是基于對象的數(shù)據(jù)連接，相似連接等大數(shù)據(jù)融合技術，也是面向領域的大數(shù)據(jù)挖掘技術。人們以前不知道，但現(xiàn)在他們有潛在的有用信息和知識，下面我們一起來看看詳細的介紹。

數(shù)據(jù)采掘涉及到許多技術和各種分類方法。按照挖掘任務的不同，可以將其劃分為分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)匯總、聚類、關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴性或依賴性模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等；根據(jù)挖掘?qū)ο蟮牟煌梢詫⑵鋭澐譃殛P系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫和環(huán)球網(wǎng)等;根據(jù)挖掘方法的不同，可以將其粗分為：機器學習方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡方法和數(shù)據(jù)庫方法。

數(shù)據(jù)挖掘的主要過程是:根據(jù)分析挖掘的目標，從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)，然后通過ETL組織成寬表，用于分析挖掘算法，然后使用數(shù)據(jù)挖掘軟件進行挖掘。常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘軟件，一般只能支持在單臺計算機上進行小規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，受其限制，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析挖掘一般會采用抽樣的方法來減小數(shù)據(jù)分析的規(guī)模。

重點從挖掘任務和挖掘方法兩方面突破

一、視覺分析法。無論對普通用戶還是數(shù)據(jù)可視化專家來說，都是最基本的功能。通過數(shù)據(jù)的圖象化，使數(shù)據(jù)能自圓其說，讓用戶直觀地感受結(jié)果。

二、是數(shù)據(jù)挖掘的算法。圖象化就是把機器語言翻譯給人們看，而數(shù)據(jù)挖掘就是機器的本來面目。分塊，集群，孤立點分析以及各種不同的算法讓我們提煉數(shù)據(jù)，挖掘價值。

三、是預測性分析。預見性分析使分析者能夠根據(jù)圖像分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果作出前瞻性的判斷。

四、語義引擎。語義學引擎需要設計出足夠的人工智能來主動地從數(shù)據(jù)中提取信息。機器翻譯，情感分析，民意調(diào)查，智能輸入，問答系統(tǒng)等語言處理技術。

五、數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)管理。資料品質(zhì)及管理是管理的最佳實踐，通過標準化的流程及機器處理資料，可確保取得預定品質(zhì)的分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)采掘的計算復雜性和靈活性遠遠超過了前兩類需求。由于數(shù)據(jù)挖掘問題的開放性，導致數(shù)據(jù)挖掘過程中涉及到大量的派生變量計算，派生變量的多變導致數(shù)據(jù)的預處理計算的復雜性;許多數(shù)據(jù)挖掘算法本身比較復雜，計算量也很大，尤其是許多機器學習算法，都是迭代計算，需要進行多次迭代才能得到最優(yōu)解。

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